Contributions à l'optimisation de la conception et de la gestion d'énergie des réseaux électriques à fort taux d'intégration d'énergies renouvelables

Résumé : Les travaux scientifiques présentés dans ce manuscrit portent sur l'optimisation des réseaux électriques intégrant les énergies renouvelables à grande échelle, en tenant compte à la fois de la gestion de l'énergie et de la conception. Trois axes de recherche ont été développés. Le premier concerne la modélisation permettant une simulation rapide de l'état du réseau électrique. Dans ce cadre, l'accent a été mis sur les modèles permettant d'évaluer le potentiel de l'ampacité variable et du surdimensionnement pour les parcs d'énergie marine, ainsi que sur le développement de modèles basés sur l'intelligence artificielle afin d'obtenir des évaluations rapides et précises de la sécurité des réseaux basse tension.

Un deuxième axe de recherche présenté porte sur la gestion optimale de l'énergie dans les systèmes de petite et moyenne envergure, tels que les parcs éoliens offshore, les micro-réseaux et les centres de données alimentés par des énergies renouvelables.

Enfin, le dernier axe de recherche porte sur la gestion décentralisée des systèmes énergétiques à très grande échelle, tels que les flottes de véhicules électriques et les infrastructures de centres de données distribués. Des approches fondées sur les systèmes multi-agents et l'apprentissage par renforcement sont proposées pour optimiser la flexibilité énergétique en temps réel.

Mots clés : énergies renouvelables, réseaux électriques, optimisation, gestion de l'énergie, conception

Title: Contributions to the optimisation of design and energy management of power systems with a massive integration of renewables

Abstract : The scientific work presented in this manuscript focuses on the optimisation of power systems that integrate renewable energy at a large scale, considering both energy management and design. Three research axes were developed. The first one regards the modelling for the rapid simulation of the state of the electrical network. In this axis, a focus was performed on models for assessing the potential of dynamic rating and overplanting for marine energy farms, as well as on the development of AI-based models for fast and accurate models to rapidly assess the safety of low-voltage networks.

A second axis of research described in this manuscript regards the optimal energy management of small to medium-scale systems, such as optimising offshore wind farms, microgrids and data centres powered by renewable energy. 

Finally, the last axis of research explores the decentralised management of very large-scale energy systems, such as fleets of electric vehicles and distributed data centre infrastructure. Approaches based on multi-agent systems and reinforcement learning are proposed to optimise energy flexibility in real time.

Keywords:  renewable energy, power systems, optimisation, energy management, design